Régression linéaire: Multicolinéarité, Outliers, Spécification du modèle
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la régression linéaire gaussienne, la matrice de conception, l'estimation des moindres carrés et l'interprétation géométrique dans l'analyse de régression linéaire.
Couvre les bases des moindres carrés ordinaires (OLS) en économétrie, y compris les relations variables, la détermination des coefficients et linterprétation du modèle.
Introduit une analyse de régression pour la modélisation de données multivariées, couvrant l'algèbre matricielle, l'interprétation des coefficients et les intervalles d'essai.
Explique la droite de régression des moindres carrés, les coefficients de corrélation, les valeurs aberrantes, les points influents et les résidus dans les modèles de régression.
Introduit la régression géographiquement pondérée, une approche spatialement explicite pour mesurer les relations entre les variables avec des résultats spécifiques à l'emplacement.
